《机器学习实战》读书笔记

《机器学习实战》读书笔记

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　　这段时间将学习《机器学习实战》，这本书抛开了繁杂的数学公式和证明，通过大量的示例，以及完整清晰的代码，以程序员更能够理解的方式来讲解这些机器学习的算法。由于本书使用的是Python语言讲解，因此大量的使用了NumPy和Matplotlib等Python机器学习中常用的第三方库。这里需要读者对这2个库的一些基本知识有一定熟悉。在这里记录下从这本书中学到的东西，文中的代码和主要内容也将均来自这本书，另外也会增加额外的一些知识点。

 

1.书籍信息

 

书名：Machine Learning in Action

译名：《机器学习实战》

作者：Peter Harrington

译者：李锐 李鹏 曲亚东 王斌

出版社：人民邮电出版社

ISBN：978-7-115-31795-7

页数：332

 

2.纸张、印刷与排版

 

正常的16开本，纸张白色。

字体大小、行段间距正常。代码等特殊模块区分度较高。

 

3.勘误

 

本书勘误页（图灵社区）：http://www.ituring.com.cn/book/1021

译者勘误页：http://ir.ict.ac.cn/~wangbin/mli-book

 

4.目录

 

第一部分 分类

第1章 机器学习基础

第2章 k-近邻算法

第3章 决策树

第4章 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯

第5章 Logistic回归

第6章 支持向量机

第7章 利用Adaboost元算法提高分类性能

 

第二部分 利用回归预测数值型数据

第8章 预测数值型数据：回归

第9章 树回归

 

第三部分 无监督学习

第10章 利用K-均值聚类算法对未标注数据分组

第11章 使用Apriori算法进行关联分析

第12章 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集

 

第四部分 其他工具

第13章 利用PCA来简化数据

第14章 利用SVD简化数据

第15章 大数据与MapReduce

 

　　英文原版https://www.manning.com/books/machine-learning-in-action

　　书中的代码和所使用的数据集可以在主页或者这里（作者的GitHub版本库）找到。

　　书中有的代码均使用Python 2.7，并广泛使用了NumPy模块，若干章中还使用了Matplotlib模块进行绘图。可以安装Python 2.7的官方发行版，然后依次安装NumPy和Matplotlib模块（需要解决依赖）。现在比较流行的是Python3，所以在Python3环境下对书中的代码做了修改，可以直接运行，希望大家支持，觉得不错的话就鼓励一下吧。